[发明专利]一种改进型贝叶斯自适应共振分类方法在审
| 申请号： | 202011156535.X | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112257790A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 杨顺昆;李红曼;郭呈;樊珑;苟晓冬 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进型贝叶斯自适应共振分类方法，包括以下步骤：构建RQ‑BR‑BAM模型，引入有理二次核函数和贝叶斯正则化的过拟合抑制机制对数据进行预处理，并设定试验参数及RQ‑BR‑BAM模型参数；通过步骤2中预处理后的数据，对RQ‑BR‑BAM模型进行训练；通过训练完成后的模型进行分类实验并对比模型的推断准确率。通过引入两种类型的过拟合抑制机制提高了模型的泛化能力；引入有理二次核函数，改变函数的形式和参数，并通过调节函数参数隐式的改变从输入变量至特征空间的映射，避免了类簇边界对新来数据的高度敏感以防止过拟合，提高了模型的泛化能力，对似然估计项和先验概率项取对数，在训练前期和后期降低先验概率项和似然估计项的偏重，实现模型的稳定性收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进型 贝叶斯 自适应 共振 分类 方法 | ||
【主权项】：
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